Matematică pentru știința datelor. Partea 1. Analiză matematică și algebră liniară - curs 26.990 RUB. de la Specialist, formare 40 ore academice, data de 15 mai 2023.
Miscelaneu / / December 03, 2023
Profesor de curs de programare profesionist, dezvoltator certificat Institutul Python cu experiență generală de lucru în domeniul IT mai mult de 20 de ani. Am construit sisteme IT în 4 companii de la zero. Mai mult decât 5 ani.
Vadim Viktorovich a absolvit Universitatea de Stat Rusă pentru Științe Umaniste în 2000, cu specializarea în Informatică și Informatică. Un adevărat profesionist în probleme de administrare DBMS, automatizarea proceselor de afaceri ale companiei (ERP, CRM etc.), crearea de cazuri de testare și formarea angajaților.
Capabil să motiveze și să captiveze. Este exigent cu ascultătorii săi, mereu gata să clarifice punctele dificile. Experiența vastă de lucru pe proiecte reale îi permite să acorde atenție acelor detalii care sunt de obicei trecute cu vederea de către dezvoltatorii începători.
Modulul 1. Introducere în Jupiter Notebook (Python) (8 ac. h.)
Modulul 2. Introducere în analiza matematică (16 ac. h.)
- Concepte de bază ale analizei matematice. Articol.
- Teoria mulțimilor (spații de probabilitate. Spațiu discret al rezultatelor elementare. Probabilitatea pe dreapta numerică și pe plan. Regula adunării și înmulțirii).
- Spații metrice (Conceptul de spațiu metric. Definirea unui spațiu normat, conceptul de normă, diferență față de o metrică, exemple de spații normate. Norma în optimizare).
- Secvențe. Teoria limitelor (definiția lui Cauchy. Definiția lui Peano. Calculul limitelor funcției. Funcții asimptotice. Funcții echivalente. evaluarea complexității funcției).
- Diferențierea (diferențiabilitatea unei funcții într-un punct. Derivate parțiale și diferențiale de ordin superior. Gradient. matrice hessiană. Derivată a unei funcții a unei variabile. Derivată a unei funcţii a mai multor variabile).
- Extreme ale funcțiilor multor variabile (Definițiile punctelor minime locale și globale. Condiție necesară și suficientă pentru extremum pentru funcții convexe. Conceptul de puncte staționare și - diferența de definire a acestora față de punctele extremum).
- Integrală (integrală nedefinită. Integrala definita. Aplicatii ale unei integrale definite si metode aproximative de calcul a acesteia.Integrale improprii. Integrale duble. Metode aproximative de integrare).
- Rânduri (Concepte de rânduri. Convergenţa serii).
- Aplicarea secțiunilor studiate de analiză matematică folosind un exemplu general (caietul Jupiter). Proiect.
Modulul 3. Algebră liniară (16 ac. h.)
- Spațiu liniar.
- Matrici și operații cu matrice.
- Transformări liniare.
- Sisteme de ecuații liniare.
- Descompunerea singulară a matricelor.
- Aplicarea secțiunilor studiate ale algebrei liniare pe un exemplu general (caietul Jupiter). Proiect.
Știința datelor include o gamă largă de abordări și metode pentru colectarea, procesarea, analizarea și vizualizarea seturi de date de orice dimensiune. Un domeniu separat practic important al acestei științe este lucrul cu date mari folosind noi principii modelare matematică și computațională, când metodele clasice încetează să funcționeze din cauza imposibilității lor scalare. Acest curs este conceput pentru a ajuta studentul să învețe elementele de bază ale materiei prin formulare și rezolvarea problemelor tipice pe care un cercetător în știința datelor le poate întâlni în cadrul său muncă. Pentru a-l învăța pe student să rezolve astfel de probleme, autorii cursului oferă studentului minimul teoretic necesar și arată cum să folosească baza de instrumente în practică.
4,2
Îți vei reîmprospăta cunoștințele de matematică, vei învăța formule și funcții de bază și vei înțelege elementele de bază ale mașinii pregătire și poți începe o carieră în Data Science - companiile IT din întreaga lume caută astfel de specialiști.
4,4